1 更大的batch size batch size更大时,学习率可以更大,因而训练更快。 训练网络时,如果batch size很小,比如1或2,这时候采用较大的学习率训练会出现loss波动大,且很有可能几个batch之后loss变成nan,无法训练。 显然解决方法是减小学习率,或者增大batch size,推荐后者,又快又好。 而一般来说无法采用较大的batch siz
因此,发帖人batch size大小为8的倍数对于FP16混合精度训练的gpu来说,理论上是最有效的。 然后他进行一系列实验,研究在实际训练中“有效性”是否可以被注意到。这次实验在CIFAR-10进行了10个epoch的实验,图像大小标准倍调整为224*224,用16bit混合精度来训练。 1. 以 Batch Size = 128 作为参考点 似乎将批大小减...
在PyTorch中,如果设置了batch_size为24,但实际运行时每个batch的大小是2,这通常意味着数据集被切分成了更小的批次。这种情况可能由以下几个原因导致: 数据集的__len__属性: PyTorch在创建DataLoader时,会根据数据集的__len__属性来确定总样本数。 如果__len__返回的值小于或等于24,那么即使设置了batch_size为...
| 我的显卡是N卡3080,10G显存,32G内存。使用sadtalker合成60秒的视频时,异常缓慢。。预计要两个小时才完成。但是我把视频长度缩短在30秒左右时就快很多。预计20分钟完成。以下是设置参数。而且我发现如果把batch size设置为2时,速度也非常慢。请教各位大师解惑。多谢。 发布于 2023-10-15 22:28・IP 属地上海 ...
使用end2end的方法训练py-faster-rcnn, 把 TRAIN.IMS_PER_BATCH 设置为 2的时候会出错,显示data和label的batch size不一致。如下: 在源码lib/rpn/anchor_target_layer.py中可以看到,anchor_target_layer的top[0] 的batch size被写死为1了, 这应该就是为什么会出现data 和 label 的batch size不一致错误的原因...
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训练模型过程中batchsize为1可以正常运行设置为2及以上会在第一次预测过程中变为nan,可能是哪里出现了问题?显示全部 关注者1 被浏览11 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 帮助中心 知乎隐私...
Paddle 使用场景:listwise训练方式下,输入,query+ para1+para2+para3... 0 1 2, 但是每个query下的para数量不同,每个query+[seq]+para 输入transformer,所以在transformer之后CLS维度是[batch size, para_num, hiddien size]],因为每个query下的para数量不同,所以需
发帖人认为大家都进入一个误区。坚持选择batch-size的大小为2的幂次数是因为曾经被告知从计算的角度是对训练效率有益的。但是这个“有益”是真实存在的吗? 为了求证这个问题,发帖人首先试图从内存对齐和精度训练的效率两个角度找寻答案。 首先关于memory alignment的主要...
发帖人认为大家都进入一个误区。坚持选择batch-size的大小为2的幂次数是因为曾经被告知从计算的角度是对训练效率有益的。但是这个“有益”是真实存在的吗? 为了求证这个问题,发帖人首先试图从内存对齐和精度训练的效率两个角度找寻答案。 首先关于memory alignment的主要...